4、统计表格数据保护:从经典到多攻击者模型的探索

统计表格数据保护:从经典到多攻击者模型的探索

1. 三维整数平面运输问题中的精确整数边界确定

在三维整数平面运输问题中,确定条目的精确整数边界是一个关键问题。以往针对类似问题的启发式方法存在一定缺陷,未能满足性能或合理性的基本标准。通过分析这些方法,发现其中一种方法虽有优势,但并不完美,它实际上是 20 世纪 50 年代运营文献中方法的重新表述。

这些方法存在诸多问题,比如对不可行性不敏感,可能产生未被察觉的无意义结果;声称能从 2x2x2 表格推广到所有三维表格的方法,实际上无法做到;在管理科学论文中用网络解决的问题,其实可以通过简单直接的方式解决,无需借助数学规划。

同时,计算整数精确边界、非整数极值点的存在以及数学规划公式(如网络)的适用性之间存在着紧密联系。国家统计机构(NSOs)在运营中依赖自动化统计方法,如估计、制表、质量保证、插补、舍入和披露限制等。这些方法的算法必须收敛到有意义的量,避免报告无意义、误导性的结果。而目前用于确定三维列联表中被抑制内部条目的边界的方法,由于是启发式的,且基于三维平面运输问题(3 - DPTP)解存在的必要但不充分条件,无法满足这一要求。大多数此类方法也无法确保精确边界,且不能识别何时能产生精确边界,将这些方法扩展到更高维度也没有实际意义。

2. 经典单元格抑制方法

经典单元格抑制方法是保护统计表格中敏感信息的常用技术,通常应用于 2 维和 3 维表格,其条目受边际总和约束。该方法的核心思想是用符号(如 *)隐藏某些单元格的值,以防止潜在入侵者根据公布的值和先验信息猜出隐藏值。这里假设先验信息可表示为包含整数和/或连续变量的线性方程组或不等式组,不同入侵者可能拥有不同的先验信息。

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商元零售套餐设计与级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商元零售套餐设计与级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
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